不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
①首先,根据安装的CUDA版本下载对应的cuDNN版本,以及对应的tensoflow-gpu版本、python版本都从这里查看,详细信息查看该网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。 因为本机安装的CUDA10.1版本,所以选择cuDNN7.6进行下载,下面红框中的都可以选择。 ②下载完成后,解压此文件,将cudnn文件中对应的文件移...
GPU驱动的版本可在 NVIDIA控制面板里找到: CUDA个版本与驱动的关系如下: GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations。 可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4,TensorFlow则需要1.13-2.0版本。 下载CUDA 去NVIDIA 下载 ...
这将会安装最新版的TensorFlow GPU版本。如果你想安装特定版本,你可以指定版本号,例如: pip install tensorflow-gpu==2.10.1 这将会安装TensorFlow 2.10.1 GPU版本。 TensorFlow-GPU版本与CUDA版本对应关系TensorFlow的每个版本都有与之对应的CUDA版本。这是因为TensorFlow使用CUDA来进行GPU加速。下表列出了TensorFlow GPU版...
最近在新的工作站上重新装TensorFlow的GPU版本,刚开始由于省事,直接更新到最新版本1.13,然后输入hello TensorFlow程序。但是却报错“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”。无奈之下,各种百度,看到有个比较旧博客提议将TensorFlow版本降低到1.4,于是先卸载再重装,一顿修改之后,又报错“Could not find'cudart...
【摘要】 参考链接一 参考链接二 搭建TensorFlow的GPU版本,必备条件是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,首先需要安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建对应... 参考链接一 参考链接二 搭建TensorFlow的GPU版本,必备条件是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,首先需要安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库...
tensorflow-GPU 使用GPU版本,记得安装CUDA和cuDNN。 安装命令 pip install tensorflow==version pip install tensorflow-gpu==version 下载地址 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn 下载下来之后进行解压,然后将解压出来的 ...
tensorflow_gpu-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379 tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379 tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379 tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379 tenso...
别使用pip安装tensorflow,而是使用conda安装 这样,conda会自动下载兼容低版本tensorflow的cuda和cudnn。 reference:https...